一文读懂BERT中的WordPiece
1. 前言
2018年最火的论文要属google的BERT，不过今天我们不介绍BERT的模型，而是要介绍BERT中的一个小模块WordPiece。
2. WordPiece原理
现在基本性能好一些的NLP模型，例如OpenAI GPT，google的BERT，在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程。WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片，其实就是这个意思。
WordPiece的一种主要的实现方式叫做BPE（Byte-Pair Encoding）双字节编码。
BPE的过程可以理解为把一个单词再拆分，使得我们的此表会变得精简，并且寓意更加清晰。
比如"loved","loving","loves"这三个单词。其实本身的语义都是“爱”的意思，但是如果我们以单词为单位，那它们就算不一样的词，在英语中不同后缀的词非常的多，就会使得词表变的很大，训练速度变慢，训练的效果也不是太好。
BPE算法通过训练，能够把上面的3个单词拆分成"lov","ed","ing","es"几部分，这样可以把词的本身的意思和时态分开，有效的减少了词表的数量。
3. BPE算法
BPE的大概训练过程：首先将词分成一个一个的字符，然后在词的范围内统计字符对出现的次数，每次将次数最多的字符对保存起来，直到循环次数结束。
我们模拟一下BPE算法。
我们原始词表如下：
{'l o w e r ': 2, 'n e w e s t ': 6, 'w i d e s t ': 3, 'l o w ': 5}
其中的key是词表的单词拆分层字母，再加代表结尾，value代表词出现的频率。
下面我们每一步在整张词表中找出频率最高相邻序列，并把它合并，依次循环。
原始词表 {'l o w e r </w>': 2, 'n e w e s t </w>': 6, 'w i d e s t </w>': 3, 'l o w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('s', 't') 9
合并最频繁的序列后的词表 {'n e w e st </w>': 6, 'l o w e r </w>': 2, 'w i d e st </w>': 3, 'l o w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('e', 'st') 9
合并最频繁的序列后的词表 {'l o w e r </w>': 2, 'l o w </w>': 5, 'w i d est </w>': 3, 'n e w est </w>': 6}
出现最频繁的序列 ('est', '</w>') 9
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'l o w e r </w>': 2, 'n e w est</w>': 6, 'l o w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('l', 'o') 7
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'lo w e r </w>': 2, 'n e w est</w>': 6, 'lo w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('lo', 'w') 7
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'n e w est</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('n', 'e') 6
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'ne w est</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('w', 'est</w>') 6
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'ne west</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('ne', 'west</w>') 6
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'newest</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('low', '</w>') 5
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'newest</w>': 6, 'low</w>': 5}
出现最频繁的序列 ('i', 'd') 3
合并最频繁的序列后的词表 {'w id est</w>': 3, 'newest</w>': 6, 'low</w>': 5, 'low e r </w>': 2}
这样我们通过BPE得到了更加合适的词表了，这个词表可能会出现一些不是单词的组合，但是这个本身是有意义的一种形式，加速NLP的学习，提升不同词之间的语义的区分度。
4. 学习资料
介绍一些关于WordPiece和BPE的资料供同学们参考。
- https://github.com/tensorflow/models
- https://github.com/rsennrich/subword-nmt
- tensor2tensor的subword
- seq2seq的bpe
- Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units
- BPEmb: Tokenization-free Pre-trained Subword Embeddings
in 275 Languages - BPEmb使用方法
5. 总结
WordPiece或者BPE这么好，我们是不是哪里都能这么用呢？其实在我们的中文中不是很适用。首先我们的中文不像英文或者其他欧洲的语言一样通过空格分开，我们是连续的。其次我们的中文一个字就是一个最小的单元，无法在拆分的更小了。在中文中一般的处理方式是两中，分词和分字。理论上分词要比分字好，因为分词更加细致，语义分的更加开。分字简单，效率高，词表也很小，常用字就3000左右。
